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Enregistrement W2012255160 · doi:10.1139/x10-051

Long-term effects of mechanized stump treatment against Heterobasidion annosum root rot in Picea abies

2010· article· en· W2012255160 sur OpenAlexvenueno aff
Jonàs Oliva, Magnus Thor, Jan Stenlid

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Forest Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartament d'Universitats, Recerca i Societat de la InformacióSvenska Forskningsrådet FormasStiftelsen för Miljöstrategisk Forskning
Mots-clésHeterobasidion annosumPicea abiesThinningForestryBiologyRoot rotPopulationAgronomyBotanyGeographyDemography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Airborne Heterobasidion annosum (Fr.) Bref. sensu lato infections can be controlled by winter thinning or by mechanically spreading urea or Phlebiopsis gigantea (Fr.) Jülich spores on stump surfaces during summer thinning operations. The long-term outcomes of these control methods when applied as part of the conventional forest operations are unclear. We studied the rot incidence and population structure of H. annosum in plots of Picea abies (L.) Karst. thinned in winter or thinned in summer with and without treatment of the stumps. Plots were distributed among 11 stands in Sweden representing two different land use histories: forest and agricultural. After 13 years, the effect of stump treatment on rot incidence was only evident in stands on former agricultural land. In stands planted on former forest land with higher levels of preexisting rot than on former agricultural land, the expansion of preexisting genets of H. annosum might have masked the effects of stump protection. In former forest land, unprotected summer plots showed a greater diversity of H. annosum genotypes and a smaller number of trees infected by each genet than in protected plots, suggesting that protection treatments prevented the establishment of new genets, which may result in a reduced rot incidence in the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations54
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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